常用层 常用层对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络层,包括全连接.激活层等 Dense层 keras.layers.core.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=N…

卷积层 Cov1D层 keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=N…

参考文献: https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/core_layer/ keras中文文档 keras网络结构 常用层 常用层对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络层,包括全连接层.激活层等. Dense层 keras.layers.core.Dense(units, activation=None…

本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布,转载需注明,谢谢合作! keras的层主要包括: 常用层(Core).卷积层(Convolutional).池化层(Pooling).局部连接层.递归层(Recurrent).嵌入层( Embedding).高级激活层.规范层.噪声层.包装层,当然也可以编写自己的层 对于层的操作 layer.get_weights() #返回该层的权重 layer.set_weights(weights)#将权重加载到该层 config = layer.get_con…

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax-loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression的一种推广. Logistic Regression只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softmax…

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm…

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm…

借鉴自:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072746.html 本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logisti…

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm…

Dense层:全连接层 Activatiion层:激活层,对一个层的输出施加激活函数 Dropout层:为输入数据施加Dropout.Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率(rate)随机断开输入神经元,Dropout层用于防止过拟合 Flatten层:Flatten层用来将输入“压平”,即把多维的输入一维化,常用在从卷积层到全连接层的过渡.Flatten不影响batch的大小 Reshape层:Reshape层用来将输入shape转换为特定的shape Permute层:Perm…